Heart rate variability (HRV) in electrocardiogram (ECG) is an important index for understanding the health status of heart and the autonomic nervous system. Most HRV analysis approaches are based on the proper heart rate (HR) data. Estimation of heart rate is thus a key process in the HRV study. In this paper, we report an innovative method to estimate the heart rate. This method is mainly based on the concept of periodicity transform (PT) and instantaneous period (IP) estimate. The method presented is accordingly called the "PT-IP method." It does not require ECG R-wave detection and thus possesses robust noise-immune capability. While the noise contamination, ECG time-varying morphology, and subjects' physiological variations make the R-wave detection a difficult task, this method can help us effectively estimate HR for medical research and clinical diagnosis. The results of estimating HR from empirical ECG data verify the efficacy and reliability of the proposed method.
Physiological analysis of the physical exercise was made on 9 subjects performing mountain climbing. The course between two points (256 and 516 meters altitude) was 1,300 meters in distance and difference of vertical height was 260 meters making the mean grade of 20%. In the field, the heart rates during uphill or downhill walk were recorded by EKG radio-telemetry. In the laboratory, oxygen consumption was obtained by the recorded heart rates, using individual heart rate vs oxygen consumption diagram obtained by treadmill test. the following results were obtained. 1. Uphill walk time was 36.5 minutes, and during this period the mean heart rate was 149.0 heats/min and peak heart rate was 169.2 beats/min. The total heart beats during the uphill walk was 5.433 beats. 2. The ratio of individual mean heart rate during the uphill walk to the maximal heart rate distributed between 66.6% and 98.3%, and the mean of the total group was 83.1%. The ratio of peak heart rate of uphill walk to the maximal heart rate was 94.5% in the group. Thus uphill walk of a 20% grade mountain course was an exhaustive exercise. 3. Oxygen consumption during uphill walk was 2.22 l/min (ranged between 1.79 and 2.70 l/min) and the ratio of this to the resting oxygen consumption was 8.31. The peak value of oxygen consumption during uphill walk was 2.73 l/min and the ratio of this to the resting oxygen consumption was 10.39. 4. Energy expenditure during uphill walk showed a mean of 11.1 kcal/min and the peak expenditure rate was 13.6 kcal/min. The total energy expenditure during 36.5 minutes of uphill walk was 396 kcal. 5. In downhill walk, the time was 31.7 minutes, mean heart rate was 118.4 (ranged between 100.1 and 142.7) beats/min, and the peak heart rate was only 129.4 beats/min. The ratio of mean heart rate to the maximal heart rate was 66.3%. Total heart beats during downhill walk was 3,710 beats. The ratio of downhill oxygen consumption to the resting consumption was 5.70. The rate of energy expenditure was 7.5 kcal/min, and the total onery expenditure during the 31.7 minutes of downhill walk was 228 kcal. 6. The effect of training was manifest in the uphill walk and not in the downhill walk. After training in mountain course walk, i) the uphill time was shortened, ii) mean heart rate increased, iii) time vs heart rate curve became smooth and showed less frequent zig-zag, i.e., the depth of trough on the curve decreased and the magnitude was less than 10 beats. In non-trained subject the depth of trough on the curve was greater than 50 beats and appeared more frequently. 7. Mountain climbing is a good health promotion exercise. For the promotion of health the reasonable amount of uphill mountain walk exercise in a 20% grade course is a walk for 40 or 50 minutes duration once a week.
Kim, Jea-Kyung;Park, Min-Ho;Jang, Gye-Sun;Jeong, Chan-Soon;Ko, Il-Ju
한국HCI학회:학술대회논문집
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2008.02a
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pp.158-162
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2008
Heart rate has many effect by environment factor and body factor and mind factor. Experimental testing decide to make relaxed condition. so It want to get correct data peoples different time and condition in the day so medical mans think relaxed to low Heart rate. but normal heart different from peoples and time. there was noting standard. so Heart rate is really hard to relaxed heart rate. Heart rate pattern must have long time analysis for good result. if you get relaxed heart rate so you don't need long-time analysis. Relaxed heart pattern used for guidance of auditory impulse public got concentration and solve to stress. it chose MC Square and mozart music. Two kind of auditory impulse analysis to make a relaxed Heart rate and relaxed pattern. way of analysis is HRV and minute of heart bit rate. result It have find Guidance to Relaxed Heart rate.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.3
no.1
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pp.13-18
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2010
In this study, heart rate through ECG R-R intervals using the methods about how to automatically extract studied. Heart rate as measured by the naked eye, using the 2-order differential equations to extract heart rate, using self-correlation function to extract the heart rate was compared contemplate. To verify its efficacy and validity in practical applications, these method has been applied to MIT/BIH database. Based on this, making a ECG meter automatic heart rate measurements, and our ECG meter was compared with the existing ICU.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.7
no.1
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pp.50-54
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2014
This study presents a method for heart rate detection using oscillation wave signal and tries to enhance the performance of peak detection. For this objective, the method uses the average slopes around the main peak. The crossing point of the increasing and the decreasing slopes is selected as the peak point of heart rate period. The proposed method showed smoothed heart rate graph and reduced irregularity in heart rate values.
Anwer, Shahnawaz;Li, Heng;Umer, Waleed;Antwi-Afari, Maxwell Fordjour;Wong, Arnold YL
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.257-264
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2020
Objective: To investigate test-retest reliability and responsiveness of Equivital Lifemonitor and photoplethysmography based wristwatch tools in assessing physiological parameters during a simulated fatigue task. Methods: Ten university students (Mean age, 30.6 ± 1.7 years) participated in this pilot study. Participants were asked to perform a 30-minute of a simulated fatigue task in an experimental setup in a lab. The physiological parameters (e.g., heart rate, heart rate variability, respiratory rate, electrodermal activity, and skin temperature) were measured at baseline and immediately after the fatigue task. An intraclass correlation coefficient (ICC2,1) was used to evaluate the test-retest reliability of each tool in assessing physiological measures. In addition, the responsiveness of each tool to measure changes from baseline to posttest was calculated using a standardized response mean. Results: The Equivital Lifemonitor has shown good to excellent test-retest reliability for the assessment of heart rate (ICC, 0.97), heart rate variability (ICC, 0.86), respiratory rate (ICC, 0.77), and local skin temperature (ICC, 0.76). However, photoplethysmography based wristwatch showed moderate to good test-retest reliability for the assessment of heart rate (ICC, 0.71), heart rate variability (ICC, 0.73), electrodermal activity (ICC, 0.80), and skin temperature (ICC, 0.72). A large standardized response mean (>0.8) indicates that both tools can capture the changes in heart rate, heart rate variability, respiratory rate, skin temperature, and electrodermal activity after a 30-minute of fatigue task. Conclusions: The Equivital Lifemonitor and photoplethysmography based wristwatch devices are reliable in measuring physiological parameters after the fatigue task. Additionally, both devices can capture the fatigue response after a simulated construction task. Future field studies with a larger sample should investigate the sensitivity and validity of these tools in measuring physiological parameters for fatigue assessment at construction sites.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.8
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pp.253-258
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2015
From the point of view of u-healthcare, heart rate is so useful for both illness for taking care of patients and wellness for improving the level of health and wellbeing. It is because heart rate is a significant clinical variable for all kinds of diseases as well as an indicator of the intensity of exercise. Recently, a number of various wearable heart rate monitors have been released to check people's status in the body by monitoring their heart rates. In addition, a number of smartphone applications have been released to conveniently monitor the status of exercise by using heart rate monitors. However, all of these applications are limited to a personal usage. In this paper, we will design a system to simultaneously monitor heart rates coming from multiple users in a real-time, and develop an Android application to apply the system. The application mainly features a simultaneous monitoring of heart rates coming from multiple users, allowing to be effectively applied to fitness centers.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.14
no.3
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pp.123-131
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2019
In recent years, a non-contact respiration and heart rates monitoring via IR-UWB radar has been paid much attention to in various applications - patient monitoring, occupancy detection, survivor exploring in disaster area, etc. In this paper, we address a novel approach of real time heart rate estimation using IR-UWB radar. We apply sine fitting and peak detection method for estimating respiration rate and heart rate, respectively. We also deploy two techniques to mitigate the error caused by wrong estimation of respiration rate: a moving average filter and finding the frequency of the highest occurrence. Experimental results show that the algorithm can estimate heart rate in real time when respiration rate is presumed to be estimated accurately.
Purpose: This study aimed to investigate the effects of postural control exercise on the delayed heart rate increase in heart transplant patients. Methods: The subject was a female heart transplant recipient who had a delayed increase in heart rate during exercise. The intensity of exercise was performed at MBorg level 4. The A-B-A' and A-B-A'-B' designs were used to identify the changes in heart rate during active-assisted exercise, lower limb postural control exercise, and upper limb postural control exercise. Experiments were performed for four weeks. The heart rates at pre- and post-exercise were compared, and the time to reach MBorg 4 was measured. Results: In the active-assisted exercise, the average heart rates at pre- and post-exercise and after 10 min of exercise were 88, 89, and 87.7 bpm, respectively. In the repetitive comparison of pre- and post-exercise in the lower limb postural control exercise, the difference in the mean heart rate was 3.5 and 3 bpm in stable support and 14 and 14.5 bpm in unstable support, respectively. In the repetitive comparison of pre- and post-exercise in the upper limb postural control exercise, the difference in the mean heart rate was 6 and 4 bpm in stable support and 4 and 4.5 bpm in unstable support. The time required to reach MBorg 4 was short when both the upper and lower postural control exercises were performed in an unstable state. Conclusion: We suggest that combining proper postural control exercise with strength exercise and aerobic exercise, among others, may be effective in rehabilitating patients in the recovery stage after a heart transplant.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.8
no.1
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pp.112-115
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2010
The heart rate is the most important vital sign in diagnosing heart status. The simple method to measure the heart rate in the mobile healthcare device is using the PPG signal. In developing the mobile healthcare device using the PPG signal, the most important issue is the inaccuracy of the measured heart rate because the PPG signal is distorted from the user's motions. To improve the problem, this study proposed the new method that is to estimate the heart rate without an additional sensor in real life. The proposed method in this study is using the histogram filter. In order to evaluate the performance of the proposed method, the study compares its results with the moving average method in motion environment. According to the experimental results, the performance of the proposed method was more than 40% better than the performances of the MAF.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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